ChatGPT修bug横扫全场,准确率达78%!程序员该开心还是难过?

ChatGPT 到底有多会修bug？

这事终于有人正儿八经地搞研究了——

来自德国、英国的研究人员，专门搭了个“擂台”来检验ChatGPT的这项本领。

除了ChatGPT之外，研究人员还找来了其它三位修bug的“AI猛将”，分别让它们修复 40 个错误代码。

结果真是不比不知道，一比吓一跳。

ChatGPT准确修复了其中 31 个bug，遥遥领先第二名（21个），直接拿下“AI修bug界”的 SOTA 成绩！

于是乎，这项研究引来了众多网友的围观和讨论，Reddit上发布此帖的标题更是用上了 “小心”、“注意” 这样的字眼：

但事实上，这真的会让程序员“危”吗？

我们不妨先来看下这项研究。

# 很会修bug的ChatGPT

虽然ChatGPT并非是为了专门修改bug而生，但自打它问世以来，不少网友们都发现它是具备这项能力的。

因此研究人员为了摸清ChatGPT到底能修改bug到什么程度，便引入了标准的错误修复基准集 QuixBugs 来进行评估。

以及与它同台竞技的AI选手，分别是 CodeX、CoCoNut和Standard APR。

研究人员从QuixBugs中挑了40个问题，分别让它们来修复bug。

让ChatGPT来修bug的方法，就是在对话框里向它提问：

这个代码有什么错误吗？

在第一轮较量过后，结果如下：

从第一轮battle结果来看，ChatGPT修复了19个，CodeX修复了21个，CoCoNut修复了19个，Standard APR则是7个。

而且研究人员还发现，ChatGPT的答案与CodeX最为相似；这是因为它俩是来自同一个语言模型家族。

这时候就会有小伙伴要问了，“ChatGPT不是还没有CodeX厉害吗”。

别急，不要忘了，ChatGPT的一个特点就是越问越“上道”。

例如在这个基准集中，有一个叫bitcount的问题，ChatGPT在刚才第一轮修复过程中是给了错误的答案：

原本ChatGPT应该将第7行的 n ^ = n - 1 改为 n & = n - 1。

但在第一轮中它的回答是：

如果没有更多关于预期行为和导致问题的输入信息，我无法判断程序是否存在错误。

于是在给予它更多信息之后，ChatGPT便答对了这个问题。

以此类推，在对第一轮没答对的问题进行更多信息提示之后，ChatGPT的修bug能力有了大幅提高：

最终，ChatGPT在QuixBugs的40个问题里答对了31个。

# 网友忧喜参半

对于这样的实验结果，网友们对ChatGPT修bug拿下SOTA这事产生的态度却不太一样。

有网友认为这事不应该让程序员感到危机，而是会让他们觉得开心才对。

言外之意，便是程序员们有了这么好用的工具，干活儿就会变得事半功倍。

不过也有人对此给出了不一样的看法：

工作变得简单，不也就意味着需要的人力更少了吗？

但还网友觉得，活儿是干不完的：

即使AI能把开发时间缩短一个数量级，也只是意味着程序员将更快处理下一个工作。

整体来看，ChatGPT很会修bug，并不会给程序员带来什么致命伤害。

但若是把目光放到OpenAI其他的行动中呢？

# 全球招外包训练ChatGPT写代码

在此之前，OpenAI就表示过ChatGPT的重要用途之一是帮助程序员 检查代码 。

换言之，它被定位可用的 辅助工具 。

相比“ChatGPT带来威胁”的看法，等ChatGPT能力彻底进化，程序员都不用再怕写bug了。

OpenAI布局的棋盘上，可不只有改bug偷塔程序员岗位这一件事。

为了让它更大更强，OpenAI被曝在拉美和东欧等地区 ，提供了1000个外包岗位。

外包员工的主要工作是 标注数据 ，以及训练ChatGPT 写代码

这1000人中，40%是程序员，他们为OpenAI的模型创建数据，用来学习软件工程任务。

一直以来，OpenAI的训练数据是从GitHub上抓取的。

现在外包程序员们新手搓的数据集，不仅包括代码行，还包括 代码行背后的人类思考逻辑步骤。

有位南美的软件开发人员爆料，他为OpenAI完成了五小时的无偿编码测试。

整个过程中，他的任务分为两部分。

• 用书面英语解释如何处理一个编码问题；

• 提供解决方案。

如果发现bug，OpenAI会向他详细询问bug的具体情况，并请教如何修正。

程序员需要展示 思考问题的每个步骤 ，他据此猜测OpenAI很可能想为ChatGPT提供非常具体的训练数据。

特斯拉前AI主管Andrej Karpathy在推特上调侃：

最新的热门编程语言是英语。

不过话说回来，ChatGPT修bug能力强是好事，要真能搞进化到可以完成代码里死记硬背的部分，也是好事。

毕竟OpenAI成立时对外宣称的宗旨，就是希望“确保通用人工智能可以造福全人类”。

虽然乍一看它这些年做的事，有点像在致力于 用一部分人的努力，让更多人失业。

从Dota2赛场上碾压人类，到GPT-3、DALL-E2、ChatGPT的闪耀表现，它带来的新产品总是伴随着“快要让xxx失业了”的议论声。

但无论如何，商业却一直对它青睐有加。

就目前而言，OpenAI的主要商业模式是API费用、token费用和软件许可。

OpenAI近期还发布了ChatGPT的付费版 ChatGPT Pro ，每月费用42美元（约合285元人民币）。

虽然机器人对话初创公司如雨后春笋般冒出，但诸多迹象表明市场对OpenAI的持续看好。

微软刚刚宣布将向OpenAI 加码投资数十亿美元 ，并将OpenAI的模型融入微软必应等消费级和企业级产品中。

根据知情人士透露，此次追加投资数额约为100亿美元。

与此同时，WSJ披露的消息显示，1月初，亿万富翁Peter Thiel创立的风投基金Founders Fund正在就投资OpenAI进行谈判。

据悉， 融资金额将至少达3亿美元。

# One More Thing

在第一轮实验中，ChatGPT并没有解决QuixBugs数据集的bitcount问题。

但若是你现在再重头问一次这个问题，就会发现ChatGPT可以“一遍过”：

那么这是否意味着ChatGPT已经从这次研究过程中学会求解了呢？

参考链接：

[1] https://arxiv.org/abs/2301.08653
[2] https://www.pcmag.com/news/watch-out-software-engineers-chatgpt-is-now-finding-fixing-bugs-in-code
[3] https://www.reddit.com/r/technology/comments/10oaw6n/watch_out_software_engineers_chatgpt_is_now/
[4] https://en.wi.bwl.uni-mainz.de/dominik-sobania/

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